在對數據建模前,很多時候我們需要對數據做正態性檢驗,進而通過檢驗結果確定下一步的分析方案。下面介紹 Python 中常用的幾種正態性檢驗方法: scipy.stats.kstest kstest 是一個很強大的檢驗模塊,除了正態性檢驗,還能檢驗 scipy.stats 中的其他數據分布 ...
摘自:吳喜之: 非參數統計 第二版 ,中國統計出版社, 年 月:P ks.test 例如零假設為N , . ,則ks.test x, pnorm , , . 。如果不是正態分布,還可以選 pexp , pgamma 等。 shapiro.test 可以進行關於正態分布的Shapiro Wilk檢驗。 nortest包 lillie.test 可以實行更精確的Kolmogorov Smirnov檢驗 ...
2013-01-08 13:07 0 15153 推薦指數:
在對數據建模前,很多時候我們需要對數據做正態性檢驗,進而通過檢驗結果確定下一步的分析方案。下面介紹 Python 中常用的幾種正態性檢驗方法: scipy.stats.kstest kstest 是一個很強大的檢驗模塊,除了正態性檢驗,還能檢驗 scipy.stats 中的其他數據分布 ...
本節內容 1:樣本估計總體均值跟標准差,以及標准誤 2:中心極限定理 3:如何查看數據是否是正態分布QQ圖 4:置信區間的理解跟案例 5:假設檢驗 參考文章: 假設檢驗的學習和理解 一、樣本估計總體均值跟標准差 多組抽樣 估計總體均值 = mean(多組的各個均值 ...
對數據進行建模處理時,常需要進行數據分布檢驗。 scipy.stats.kstest(K-S檢驗) kstest 是一個很強大的檢驗模塊,除了正態性檢驗,還能檢驗 scipy.stats 中的其他數據分布類型,僅適用於連續分布的檢驗, 原假設:數據符合正態分布 ...
norm表示正態分布: rnorm(x):表示生成隨機x個正態分布的序列,random dnorm(x):輸出正態分布的概率密度函數,density function————plot(dnorm(x)),畫出密度曲線 pnorm(x):輸出正態分布的分布函數,概率函數,probability ...
正態分布數據檢驗-偏度峰度檢驗法 正態數據偏度峰度檢驗法 置信度:1-alpha數據樣本數:nsig1=sqrt(6.0*(n-2)/(n+1)/(n+3));sig2=sqrt(24.0*n*(n-2)*(n-3)/(n+1)/(n+1)/(n+3)/(n+5));mu2 ...
dnorm():輸入的是x軸上的數值,輸出的是該點的概率密度 pnorm():輸入的是x的z-score,輸出的是面積,不帶參數輸出的是該點左邊的面積,如果后面帶lower.tail=F的參數,輸出 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13807 在概率課程中經常會看到標准的正態分布表。 現在,我們用R語言生成它。 生成表格 > u=seq(0,3.09,by=0.01) > p ...